在下面的最小示例中, foo 实例不会被释放,尽管超出范围并且没有引用者(除了 lru_cache)。 from functools import lru_cache class BigClass: pass class Foo: def __init__(self): self.big = BigClass() @lru_cache(maxsize=16) def cached_method(self, x): return x + 5 def fun(): foo = ...
注意:lru_cache是一个内置的缓存实现,非常适合用于耗时的计算任务。 4. 日志记录装饰器 用途:自动记录函数调用信息。 def log_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Calling function: {func.__name__}") result = func(*args, **kwargs) print(f"Function {func.__name__...
'Cache','LFUCache','LRUCache','RRCache','TTLCache', ‘cached’, ‘cachedmethod’ 这两个分别用来修饰 函数和成员方法的. 2 来看一个 缓存函数 # 缓存 函数的值fromcachetoolsimportcached@cached(cache={})deffib(n):print((f'fib({n}) is running.'))returnnifn <2elsefib(n -1) + fib(n ...
classMyClass:@cache.cache()defmy_func(self,arg1,arg2):returnself.some_arg+arg1+arg2 Do this instead: classMyClass:defmy_func(self,arg1,arg2):returnself.my_cached_method(self.some_arg,arg1,arg2)@cache.cache()@staticmethoddefmy_cached_method(some_arg,arg1,arg2):returnsome_arg+arg1+arg...
1importtime2importfunctools3importcollections45deflru_cache(maxsize = 255, timeout =None):6"""lru_cache(maxsize = 255, timeout = None) --> returns a decorator which returns an instance (a descriptor).78Purpose - This decorator factory will wrap a function / instance method and will suppl...
4.1 使用functools.lru_cache Python标准库中的functools.lru_cache是最简便的缓存装饰器实现方式 ,它实现了最近最少使用(Least Recently Used)缓存策略。 from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=128) def fibonacci(n): if n < 2: return n ...
class EmailSender(Protocol): def __call__(self, to_email: str, subject: str, body: str) -> None: ... @lru_cache def bmi(weight: float, height: float) -> float: return weight / (height**2) def bmi_category(bmi_value: float) -> str: if bmi_value < 18.5: return "Underweigh...
cache: 一个装饰器,提供了一个带有缓存的函数装饰器,用于缓存函数的结果以提高性能。 lru_cache: 一个装饰器,提供了一个带有最近最少使用(LRU)缓存的函数装饰器,用于缓存函数的结果以提高性能。 partial: 一个函数,用于部分应用一个函数的参数,并返回一个新的函数,使得可以在原函数的基础上预先设置一部分参数。
修饰class 实现多个比较操作方法,如__eq__, __lt__等 · @lru_cache(maxsize=128, typed=False) 修饰方法,重新定义已有的函数 只存在于内存中 · @singledispatch(default) 修饰方法 将函数转换为 single-dispatch generic function · @wraps(wrapped_func, assigned=WRAPPER_ASSIGNMENTS, updated=WRAPPER_...
3. lru_cache 允许我们将一个函数的返回值快速地缓存或取消缓存。 该装饰器用于缓存函数的调用结果,对于需要多次调用的函数,而且每次调用参数都相同,则可以用该装饰器缓存调用结果,从而加快程序运行。 该装饰器会将不同的调用结果缓存在内存中,因此需要注意内存占用问题。